論文の概要: ProTuner: Tuning Programs with Monte Carlo Tree Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13685v1
- Date: Wed, 27 May 2020 22:25:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-28 08:47:13.552424
- Title: ProTuner: Tuning Programs with Monte Carlo Tree Search
- Title(参考訳): ProTuner: Monte Carlo Tree Searchを使ったチューニングプログラム
- Authors: Ameer Haj-Ali, Hasan Genc, Qijing Huang, William Moses, John
Wawrzynek, Krste Asanovi\'c, Ion Stoica
- Abstract要約: 我々はモンテカルロ木探索(MCTS)アルゴリズムが最先端のビーム探索アルゴリズムより優れていることを示す。
その結果、MCTSは16個の実ベンチマークでビームサーチより優れていることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.657468774171104
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We explore applying the Monte Carlo Tree Search (MCTS) algorithm in a
notoriously difficult task: tuning programs for high-performance deep learning
and image processing. We build our framework on top of Halide and show that
MCTS can outperform the state-of-the-art beam-search algorithm. Unlike beam
search, which is guided by greedy intermediate performance comparisons between
partial and less meaningful schedules, MCTS compares complete schedules and
looks ahead before making any intermediate scheduling decision. We further
explore modifications to the standard MCTS algorithm as well as combining real
execution time measurements with the cost model. Our results show that MCTS can
outperform beam search on a suite of 16 real benchmarks.
- Abstract(参考訳): 我々はモンテカルロ木探索(MCTS)アルゴリズムを、高性能ディープラーニングと画像処理のためのプログラムのチューニングという非常に難しいタスクに適用することを検討する。
我々はHalide上にフレームワークを構築し、MCTSが最先端のビーム探索アルゴリズムより優れていることを示す。
部分的なスケジュールとあまり意味の無いスケジュールのグリーディーな中間性能比較によって導かれるビームサーチとは異なり、MCTSは完全なスケジュールを比較し、中間スケジューリング決定をする前に先を見ていく。
さらに,標準mctsアルゴリズムの修正や,実実行時間計測とコストモデルの組み合わせについても検討する。
その結果,mctsは16個の実際のベンチマークでビームサーチを上回ることができることがわかった。
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